SD 睡眠障碍 2090 - 3553 2090 - 3545 Hindawi出版公司 10.1155 / 2015/314534 314534年 研究文章 比较研究顺序自动和手动家庭之间呼吸Polygraphy得分用一个三通道装置:手动编辑事件识别的影响严重的阻塞性睡眠呼吸暂停 恩斯特 格伦达 1 Bosio 马丁 1 Salvado 亚历杭德罗 1 Nogueira 法昆 2 Nigro 卡洛斯 3 Borsini 爱德华多 1 支柱 Giora 1 呼吸医学单位 74年英国医院,Perdriel C1280AEB布宜诺斯艾利斯 阿根廷 hospitalbritanico.org.ar 2 呼吸医学单位 2351年医院诊所,科尔多瓦大道,C1120AAF布宜诺斯艾利斯 阿根廷 3 呼吸医学单位 医院的话,Pueyrredon大道1640,C1118AAT布宜诺斯艾利斯 阿根廷 hospitalaleman.org.ar 2015年 12 8 2015年 2015年 13 04 2015年 28 07年 2015年 12 8 2015年 2015年 版权©2015格伦达恩斯特et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

客观的。根据目前的指导方针,autoscoring呼吸呼吸polygraphy事件需要手动得分。本研究的目的是评估协议自动分析和手动评分确定疑似阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者。 方法。这项回顾性研究分析了791条记录从呼吸道polygraphy在家(RP)执行。协会之间的等级自动得分和手动评分评估使用Kappa系数和协议使用平淡和奥特曼测试和组内相关系数(CCI)。确定准确的识别 一个 H 我 ≥ 30. 电动汽车/ h, ROC曲线分析使用。 结果。分析了人口由493名男性(62.3%)和298名女性患者,平均年龄 54.7 ± 14.20 年,体重指数 32.7 ± 8.21 公斤/米2。之间没有显著差异自动和手动呼吸暂停/呼吸不足指数(aAHI mAHI): aAHI 17.25 (SD: 17.42)与mAHI 21.20 ± 7.96 ( p;NS)。mAHI和aAHI之间的协议 一个 H 我 ≥ 30. 为94%,Kappa系数为0.83 ( p < 0.001 )和CCI 0.83。AUC-ROC,敏感性和特异性分别为0.99 (95% CI: 0.98—-0.99, p < 0.001 ),86% (95% CI: 78.7—-91.4)和97% (95% CI: 96 - 98.3),分别。 结论。我们观察到良好之间的协议自动得分和顺序手动评分来确定主题 一个 H 我 ≥ 30. 电动汽车/ h。

 1。介绍

睡眠障碍的研究,以确定诊断阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)已经被归类在四个层次的复杂性根据实践的标准委员会自1994年以来美国睡眠障碍协会( 1]。此外,美国睡眠医学学会发布建议第三级设备(气流、血氧定量法和呼吸努力)当便携式监视器用于识别疑似阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者( 2]。据估计,75%的疑似诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者可以处理这种类型的设备( 3, 4]。

目前出版的指南门诊诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的成年人通过呼吸道polygraphy建议适当训练有素的操作员执行人工呼吸信号的分析,因为它更大的诊断准确性相比,自动化分析( 2, 5]。这些建议是在睡眠实验室进行研究分析的基础上,市场上一些设备在睡眠实验室(与多导睡眠描记术 2, 6- - - - - - 8]。推断这些观察其他呼吸测谎仪可疑,因为技术和算法进行自动分析根据每个设备不同。此外,很少有研究比较了autoscoring与人工评分的便携式心肺监测设备表现在病人的家庭( 9, 10]。另一方面,autoscoring的性能可能与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的严重程度( 11]。因此,本研究的目的是比较之间的协议程度自行呼吸测谎仪的自动和手动分析人口众多的主题与疑似阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。

 2。材料和方法 2.1。研究设计

我们进行了一项回顾性研究。协议是经伦理委员会批准的“英国医院”符合赫尔辛基宣言的道德标准。知情同意是获得所有的病人和对照组。

我们回顾了记录从791年疑似呼吸睡眠障碍患者(打鼾、睡眠呼吸暂停,或日嗜睡)从呼吸医学单位在英国医院2010年1月至2013年1月。我们排除了慢性心力衰竭患者和神经肌肉疾病,科目使用氧气,CPAP,或其他技术的无创通气治疗,这些记录不到4个小时有效手工编辑。

 2.2。测量

所有患者完成了埃普沃思嗜睡量表(ESS)和柏林问卷和接受家庭呼吸道polygraphy (RP)。RP被ApneaLink +设备(ResMed澳大利亚),包括鼻插管的压力,呼吸努力乐队,和血氧定量法。ApneaLink +设备电池供电的,采样率为100 Hz和一个16位的信号处理器。15 MB内存存储,允许大约10个小时的数据收集。所有患者训练使用的设备包括一个演示它的使用和被给予一份肖像的指令的过程。下载所有记录,分析了自动使用ApneaLink软件(版本9.0),最后使用手工编辑规则顺序的形式。

 2.3。ApneaLink +分析 2.3.1。自动评分

软件报告呼吸暂停,呼吸不足、流量限制,打鼾和呼吸暂停/呼吸不足指数(每小时的呼吸暂停和呼吸不足数量的评估期)。评价期内总记录时间减去时间不被认为是在分析(无效数据、缺失数据开始评估,评估,和小信号)。ApneaLink +默认设置为呼吸暂停和呼吸不足被用于这项研究。呼吸暂停被定义为减少气流从基线至少10 80%。ApneaLink默认最大呼吸暂停时间被设定为80年代。呼吸浅慢被定义为减少气流≥50%从基线至少10 s +血氧饱和度下降≥3%。ApneaLink默认最大呼吸浅慢时间被设定为100年代。自动呼吸暂停/呼吸不足指数(AHI-a)计算呼吸暂停的数量/每小时呼吸不足的评估期。

 2.3.2。手动评分

一旦ApneaLink软件进行自动分析,结果是修改后的3 -或5分钟时代,在适当的时候,手动纠正了一个训练有素的医生。如果需要,操作员可以编辑或删除或插入新的事件。同样,它可能包括或排除部门记录的分析。呼吸暂停被定义为从基线气流下降80%≥10年代,呼吸浅慢时被认为是减少至少50%的基线观察气流≥10 s +血氧饱和度下降≥3% 12]。人工呼吸暂停/呼吸不足指数计算随着呼吸暂停/每小时呼吸不足数量的评估阶段(mAHI)。患者分为正常(mAHI < 5 eV / h),轻度(≤5日mAHI < 15)、中等(≤15日mAHI < 30),和严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(mAHI≥30 eV / h)。

 2.4。统计分析

我们使用“ t 以及“比较连续变量和独立样本 χ 2 使用费舍尔测试来比较它们的比例。确定了正态分布的数据,我们使用Kolmogorov-Smirnov测试。所有变量与正态分布表示为平均和标准偏差,和正态分布的变量没有被表示为值和百分位数(25 - 75%)。自动和手动评分之间的协会年级ApneaLink AHI +是评估使用Kappa系数。协议自动和手动AHI等级评估使用平淡和奥特曼测试和组内变异系数。确定之间的精度识别(aAHI≥30 eV / h和mAHI≥30 eV / h),我们使用ROC曲线。所有使用占据10.0执行统计分析软件和GraphPad Prism-5软件。

 3所示。结果与讨论 3.1。研究人口的人口学特征

791家庭RP患者,70例需要执行第二个记录的重复率是8.8%。有493名男性(62.3%)和298名女性患者。平均年龄和体重指数 54.7 ± 14.20 年, 32.7 ± 8.21 公斤/米2,分别。阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的风险显示高88%在柏林问卷和平均积分法 8.4 ± 4.79 (表 1)。

人口的人口学特征进行了研究。值表示为媒体和标准偏差。

变量 价值
n 791年
男性 493例(62.3%)
年龄(年) 54.7±14.20
BMI(公斤/米2) 32.7±8.21
ESS 8.37±4.79
柏林问卷的风险很高 88.37%

n :患者;体重指数:身体质量指数;ESS:埃普沃思嗜睡量表。

3.2。呼吸Polygraphy

研究分析了平均总记录时间(TRT) 350±142分钟。的值没有显著区别mAHI和aAHI ( 16.87 ± 17.71 与 17.25 ± 17.42 , p ;NS)和手动和自动血氧饱和度下降指数( 20.31 ± 17.96 与 21.20 ± 17.96 职责。)(表 2(a))。mAHI之间的密切关系和aAHI人口分析显示(斯皮尔曼相关系数 r = 0.95 (95%置信区间:0.95 - -0.96), p < 0.0001 (图 1))。

(一)自动和手动指数(AHI和ODI) ApneaLink +。(b)自动和手动AHI为不同年级的严重性。

你好(eV /小时) ODI (eV /小时)
手册 16.87±17.71 20.31±17.96
自动 17.25±17.42 21.20±17.96
aAHI mAHI
< 5 173年 176年
≥5和< 15 288年 296年
≥15岁和< 30 193年 191年
≥30 137年 128年

aAHI:呼吸暂停呼吸不足自动评分指数;mAHI:人工呼吸暂停呼吸不足指数的得分;ODI:血氧饱和度下降指数。

mAHI和aAHI之间的关系。

我们观察到,自动评分确定137年严重阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者(你好≥30 eV / h),而手动评分发现128(表 2(b))。但是,在81例,自动和手动评分诊断的同时严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。我们观察到自动评分低估,因为47个患者分为中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(aAHI≥15和< 30),而手动评分发现同样严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者(mAHI≥30)。但是,没有患者aAHI≥30分为mAHI < 15。

mAHI之间的协议和aAHI探测严重阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者(你好≥30)有一个Kappa系数0.83 ( p = 0.00001 )。两个生长残痕之间的一致性是显示在图 2。我们也测量了组内相关系数(CCI)。我们发现了一个很好的国际刑事法庭(0.83)当所有患者进行了分析( n ,791)。此外,当单独分析,患者AHI≥30 0.91的国际刑事法庭。

mAHI和aAHI的分布。

aAHI之间的比较,显示了mAHI ROC曲线(AUC-ROC: 0.99;95% CI: 0.981—-0.996; p < 0.0001 )你好≥30灵敏度为85.9 (95% CI: 78.7—-91.4)和特异性为97.1 (95% CI: 95.6—-98.3);LR + 29.9 (95% CI: 19.1—-47.0);LR−0.14 (95% CI: 0.09—-0.2)(图 3)。aAHI之间的相似分析和mAHI你好> 15显示AUC-ROC 0.98 (95% CI: 0.97—-0.98; p < 0.001 )的敏感性为96.2,特异性为89.3;LR + 8.95;LR−0.04;你好> 5,我们发现AUC-ROC 0.97 (95% CI: 0.96—-0.98; p < 0.001 )的敏感性为97.9,特异性为75.7;LR + 4.05;LR−0.03。

比较mAHI和aAHI (≥30 eV / h)。AUCs-ROC。

我们表示CPAP治疗254个病人(32.11%)基于mAHI的最终结果。自动评分分类为轻度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症:50例(19.69%),中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症:129(50.79%),和严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症:75(29.53%)(表 3)。此外,47个中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人分类错误(低估)aAHI CPAP治疗。

根据mAHI打算用CPAP治疗。与aAHI之间的关系。

No-CPAP CPAP 所有的病人
< 15 487年 50 537年
90.69% 9.31% 67.89%
15到30 44 129年 173年
25.43% 74.57% 21.87%
> 30 6 75年 81年
7.41% 92.59% 10.24%
所有的病人 537年 254年 791年
67.89% 32.11% 100%

CPAP:连续气道压力。

 4所示。讨论

阻塞性睡眠呼吸暂停综合症带来的高患病率需要找到有效的诊断策略简单和快速测试来确定患者需要治疗由于其高代谢疾病的风险。这是家里的主要原因呼吸polygraphy目前是一个有吸引力的测试,可以提供一个诊断方法( 2- - - - - - 4]。目前,发布建议执行手动评分记录以来的自动系统显示的局限性。然而,这个任务需要时间,需要训练有素的工作人员。

建议系统手动评分是部分基于试验的患者数量有限,甚至与IV级设备( 2, 13]。aAHI差异和mAHI使用先前描述的多导睡眠图对III级设备。Dingli等人在实验室使用RP和PSG同步记录发现AHI差异3±9事件/小时( 7]。其他的研究表明,使用不同的算法自动数据发现9-20少事件/小时不到手动评分( 6, 8]。在实践中,人工评分的便携式设备(6)研究与多导睡眠图在同一晚上在医院有很高的混合灵敏度为0.93 (95% CI: 0.89—-0.97)和高特异性为0.92 (95% CI: 0.87—-0.96)。系统的修订由北欧项目没有发现异质性,即使6不同的便携式设备品牌使用( 5]。

自动系统调查发现大多数阻塞性睡眠呼吸暂停患者,但特异性较低是由于大量的假阳性结果Dingli等人的研究使用Embletta自动评分系统。

Reichert和他的同事们发现,95%的敏感性和91%的特异性手动评分使用截止15 eV / h,使用III级系统(Novasom) [ 14]。按照他们,我们观察到类似的结果使用IAH > 30。系统的修改,使用了三个不同的自动系统( 5, 7];然而,结果是不适用于另一个 5, 7]。

Tiihonen和他的同事们报告说,大量的轻度至中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者接受假阴性诊断使用自动评分记录两个家庭设备(Venla和Embletta)与人工评分( 15]。然而,使用顺序自动和手动记录家庭之间的有效性呼吸polygraphy最近被描述为一个性价比不错的备用方案严重和中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者的多导睡眠描记术( 16]。更重要的是,阴和同事分析了aAHI / mAHI使用第三级设备在一个小的患者数量,发现61.4%的协议Kappa系数为0.554 ( 17]。然而,它已经证明了一些设备使用类似的诊断算法协议自动和手动评分高,尤其是在患者AHI > 25 ( 11, 18]。在我们的工作中,我们发现了类似的结果,以确定中度和重度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者。

在这项研究中,我们评估如果自动评分使用自行家庭RP患者能够诊断AHI升高(严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症)。使用ApneaLink +设备,我们得到了高灵敏度为确定病人严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症,只有基于自动评分。这个设备是self-placed,这种策略很有用在我们这样的国家,有非常大的距离诊断中心和有限的资源。ApneaLink +是一个基本的设备很少有渠道多种波动描记系统器相比,用于其他类似的经历,可能因为这个原因不太贵。( 5- - - - - - 8, 15, 17]。然而,努力少信号质量与其他设备与RIP和没有热敏电阻或身体的位置。

这工作回顾与典型的限制这种类型的分析,没有研究事件分类;然而,我们的病人是阻塞性的形象。之前它已经被描述为一个低估呼吸不足事件与RP和它可以影响呼吸不足标准( 17]。我们发现好的自动和手动评分之间的协议和歧视程度的识别患者AHI≥30 eV / h使用ROC曲线。这个发现可能获得中心等候名单和代表一个简化的重要性在初级保健策略有用。

决定用CPAP治疗用RP结果和医学历史。一些当前的建议建议考虑CPAP治疗严重或中度病例和相关症状或并发症( 3, 18]。在我们的经验中,中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人是不是自动得分终于收到CPAP的建议。

最后,我们建议临床实用的自动评分当AHI升高(≥30)和录音的质量是最优的。这一发现可能有助于减少时间和人力资源水平三世的手工编辑RP装置。

 利益冲突

作者没有利益冲突声明。

 承认

盖亚:阿根廷合作组研究睡眠呼吸暂停:格伦达恩斯特,法昆Nogueira,卡洛斯Nigro,爱德华多Borsini。

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